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考慮到現有技術解決方案的復雜性與多樣化，企業往往很難找到適合自己的大數據收集與分析工具。然而，混亂的時局之下已經有多種方案脫穎而出，證明其能夠幫助大家切實完成大數據分析類工作。下面我們將整理出一份包含十款工具的清單，從而有效壓縮選擇范疇。

數據已經成為現代化企業中最為重要的寶貴資源。一切決策、策略或者方法都需要依托于對數據的分析方可實現。隨著“大數據分析”逐步替代其上代版本，即“商務智能”，企業正面臨著一個更加復雜、且商業情報規模更為龐大的新時代。

考慮到現有技術解決方案的復雜性與多樣化，企業往往很難找到適合自己的大數據收集與分析工具。然而，混亂的時局之下已經有多種方案脫穎而出，證明其能夠幫助大家切實完成大數據分析類工作。下面我們將整理出一份包含十款工具的清單，從而有效壓縮選擇范疇。

1. OpenRefine

這是一款高人氣數據分析工具，適用于各類與分析相關的任務。這意味著即使大家擁有多川不同數據類型及名稱，這款工具亦能夠利用其強大的聚類算法完成條目分組。在聚類完成后，分析即可開始。

2. Hadoop

大數據與Hadoop可謂密不可分。這套軟件庫兼框架能夠利用簡單的編程模型將大規模數據集分發于計算機集群當中。其尤為擅長處理大規模數據并使其可用于本地設備當中。作為Hadoop的開發方，Apache亦在不斷強化這款工具以提升其實際效果。

3. Storm

同樣來自Apache的Storm是另一款偉大的實時計算系統，能夠極大強化***數據流的處理效果。其亦可用于執行多種其它與大數據相關的任務，具體包括分布式RPC、持續處理、在線機器學習以及實時分析等等。使用Storm的另一大優勢在于，其整合了大量其它技術，從而進一步降低大數據處理的復雜性。

4. Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬于一款業務開發平臺且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

5. Rapidminer

作為另一款大數據處理必要工具，Rapidminer屬于一套開源數據科學平臺，且通過可視化編程機制發揮作用。其功能包括對模型進行修改、分析與創建，且能夠快速將結果整合至業務流程當中。Rapidminer目前備受矚目，且已經成為眾多知名數據科學家心目中的可靠工具。

6. Cassandra

Apache Cassandra 是另一款值得關注的工具，因為其能夠有效且高效地對大規模數據加以管理。它屬于一套可擴展NoSQL數據庫，能夠監控多座數據中心內的數據并已經在Netflix及eBay等知名企業當中效力。

7. Hadoop MapReduce

這是一套軟件框架，允許用戶利用其編寫出以可靠方式并發處理大規模數據的應用。MapReduce應用主要負責完成兩項任務，即映射與規約，并由此提供多種數據處理結果。這款工具最初由谷歌公司開發完成。

8. Bokeh

這套可視化框架的主要目標在于提供精致且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。

9. Wolfram Alpha

這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計算素材或者其它內容。舉例來說，如果大家輸入“Facebook”，即可獲得與Facebook相關的HTML元素結構、輸入解釋、Web托管信息、網絡統計、子域、Alexa預估以及網頁信息等大量內容。

10. Neo4j

其官方網站將這款工具稱為圖形數據庫技術的下一場革命。這種說法在一定程度上并不夸張，因為此套數據庫使用數據間的關系以操作并強化性能表現。Neo4j目前已經由眾多企業用于利用數據關系實現智能應用，從而幫助自身保持市場競爭優勢。